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Enregistrement W4313340134 · doi:10.1038/s41467-022-35392-1

Understanding variability in petroleum jet fuel life cycle greenhouse gas emissions to inform aviation decarbonization

2022· article· en· W4313340134 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)University of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAramco Americas
Mots-clésJet fuelGreenhouse gasAviationEnvironmental scienceBaseline (sea)PetroleumFugitive emissionsLife-cycle assessmentEngineeringWaste managementAerospace engineeringEconomicsProduction (economics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A pressing challenge facing the aviation industry is to aggressively reduce greenhouse gas emissions in the face of increasing demand for aviation fuels. Climate goals such as carbon-neutral growth from 2020 onwards require continuous improvements in technology, operations, infrastructure, and most importantly, reductions in aviation fuel life cycle emissions. The Carbon Offsetting Scheme for International Aviation of the International Civil Aviation Organization provides a global market-based measure to group all possible emissions reduction measures into a joint program. Using a bottom-up, engineering-based modeling approach, this study provides the first estimates of life cycle greenhouse gas emissions from petroleum jet fuel on regional and global scales. Here we show that not all petroleum jet fuels are the same as the country-level life cycle emissions of petroleum jet fuels range from 81.1 to 94.8 gCO 2 e MJ −1 , with a global volume-weighted average of 88.7 gCO 2 e MJ −1 . These findings provide a high-resolution baseline against which sustainable aviation fuel and other emissions reduction opportunities can be prioritized to achieve greater emissions reductions faster.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle